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# Quick Checks

Quick Checks は、「出力に X が含まれる」や「Agent が Tool Y を呼び出した」といった一般的な検証に使える、組み合わせ可能なマイクロ Scorer です。LLM は不要で即座に実行され、ほかの Scorer と同じ `scorers: [...]` 配列に追加できます。

## Quick Checks を使用する場面

高速で決定論的な検証が必要な場合に Quick Checks を使用します。

- 出力テキストに特定の文字列が含まれる、または含まれないことを検証する
- Agent が特定の Tool を呼び出した、または呼び出していないことを確認する
- Tool 呼び出しの順序と回数制限を検証する
- コストのかからないバイナリチェックで CI パイプラインを Gate する
- LLM ベースの Scorer と組み合わせて多層的に評価する

主観的または意味的な評価には、代わりに [LLM ベースの Scorer](https://mastra.zisheng.pro/ja/docs/evals/built-in-scorers)を使用してください。

## クイックスタート

```typescript
import { checks } from '@mastra/evals/checks'
import { runEvals } from '@mastra/core/evals'
import { weatherAgent } from '../agents'

const result = await runEvals({
  data: [{ input: 'What is the weather in Brooklyn?' }],
  target: weatherAgent,
  scorers: [checks.includes('Brooklyn'), checks.calledTool('get_weather'), checks.noToolErrors()],
})

console.log(result.scores)
// { 'check-includes': 1, 'check-called-tool': 1, 'check-no-tool-errors': 1 }
```

## 利用可能なチェック

Quick Checks は次のカテゴリに分類されます。

### テキストチェック

これらの Scorer は Agent のテキスト出力を評価します。

| チェック                     | 動作                  | スコア                           |
| ------------------------ | ------------------- | ----------------------------- |
| `checks.includes(str)`   | 出力に部分文字列が含まれる       | 1 または 0                       |
| `checks.excludes(str)`   | 出力に部分文字列が含まれない      | 1 または 0                       |
| `checks.equals(str)`     | 出力が文字列と完全に一致する      | 1 または 0                       |
| `checks.matches(regex)`  | 出力が正規表現に一致する        | 1 または 0                       |
| `checks.similarity(str)` | 文字列との Dice 係数による類似度 | 0～1（`threshold` を指定した場合はバイナリ） |

### Tool 呼び出しチェック

これらの Scorer は Agent の実行における Tool の使用状況を評価します。

| チェック                      | 動作                        | スコア     |
| ------------------------- | ------------------------- | ------- |
| `checks.calledTool(name)` | Tool が N 回以上呼び出された        | 1 または 0 |
| `checks.didNotCall(name)` | Tool が呼び出されなかった           | 1 または 0 |
| `checks.toolOrder([...])` | Tool が想定した順序で呼び出された       | 1 または 0 |
| `checks.maxToolCalls(n)`  | Tool 呼び出しの合計が N 回以下である    | 1 または 0 |
| `checks.usedNoTools()`    | Tool がまったく呼び出されなかった       | 1 または 0 |
| `checks.noToolErrors()`   | どの Tool 呼び出しでもエラーが発生しなかった | 1 または 0 |

## チェックと LLM Scorer の組み合わせ

1 回の `runEvals` 呼び出しで、チェックと LLM ベースの Scorer を組み合わせられます。決定論的な Gate にはチェックを、定性的な評価には LLM Scorer を使用します。

```typescript
import { checks } from '@mastra/evals/checks'
import { createFaithfulnessScorer } from '@mastra/evals/scorers/prebuilt'
import { runEvals } from '@mastra/core/evals'
import { myAgent } from '../agents'

const result = await runEvals({
  data: [
    {
      input: 'What is the weather in Brooklyn?',
      context: ['Brooklyn weather data: sunny, 72°F'],
    },
  ],
  target: myAgent,
  scorers: [
    // Deterministic checks (instant, free)
    checks.includes('Brooklyn'),
    checks.calledTool('get_weather'),
    checks.excludes('error'),
    checks.noToolErrors(),

    // LLM-based scorer (semantic, costs tokens)
    createFaithfulnessScorer({ model: 'openai/gpt-5-mini' }),
  ],
})
```

## Live Scoring でのチェックの使用

継続的に監視するには、チェックを Agent に追加します。

```typescript
import { Agent } from '@mastra/core/agent'
import { checks } from '@mastra/evals/checks'

export const weatherAgent = new Agent({
  id: 'weather-agent',
  name: 'Weather Agent',
  instructions: 'Answer weather questions using the get_weather tool.',
  model: 'openai/gpt-5.6-sol',
  tools: { get_weather: weatherTool },
  scorers: {
    noErrors: {
      scorer: checks.noToolErrors(),
      sampling: { type: 'ratio', rate: 1 },
    },
    mentionCity: {
      scorer: checks.includes('Brooklyn'),
      sampling: { type: 'ratio', rate: 0.5 },
    },
  },
})
```

## チェックの仕組み

各チェックは、`preprocess` ステップと `generateScore` ステップを持つ標準の `createScorer()` インスタンスです。ほかの Scorer と同じ[4ステップのパイプライン](https://mastra.zisheng.pro/ja/docs/evals/custom-scorers)に従います。

1. **preprocess**: Agent の実行から関連データ（テキストコンテンツ、Tool 呼び出し）を抽出して正規化する
2. **generateScore**: 前処理済みの結果をスコア（通常はバイナリの 1 または 0）に変換する

チェックでは `analyze` と `generateReason` のステップを省略し、LLM を呼び出さないため、マイクロ秒単位で実行されます。各チェックのすべてのパラメーターとオプションを含む完全な API については、[Quick Checks リファレンス](https://mastra.zisheng.pro/ja/reference/evals/checks)を参照してください。

## 関連情報

- [Quick Checks リファレンス](https://mastra.zisheng.pro/ja/reference/evals/checks)
- [組み込み Scorer](https://mastra.zisheng.pro/ja/docs/evals/built-in-scorers)
- [カスタム Scorer](https://mastra.zisheng.pro/ja/docs/evals/custom-scorers)
- [`runEvals()` リファレンス](https://mastra.zisheng.pro/ja/reference/evals/run-evals)